CN110738385A - 一种基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法。首先利用Ecopath模型拟合当前岛屿生态系统能量流动模式,根据模型的输出参数,对岛屿生态系统进行生态学方面的评价,同时根据渔业捕捞数据,通过Ecospace模型模拟生态系统中各生物的区域分布变化情况。以生态模型为依据进行评价,可以从食物网结构完整性、营养功能多样性、能量传递有效性等角度实现对生态系统的描述。评估完成后,利用渔获量对生态系统进行模拟,预测岛屿生态系统今后的发展状况。本发明方法从生态学数量学和能量学角度为目前岛屿生态系统的评估和预测提供了新的思路参考和技术支持,对岛屿生态系统的管理具有指导意义。

Description

一种基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测 方法
技术领域
本发明涉及水生生态系统研究技术领域,具体涉及一种借助生态系统模型(Ecospace),针对岛屿生态系统进行现状评估并预测其发展。该方法从生态层面切入,通过生物和环境因子的调查,利用Ecospace模型对岛屿生态系统进行评估和预测。
背景技术
岛屿生态系统是指四面环水并在高潮时高于水面的自然形成的陆地面积,包括其沿岸带的水生植物以及周边水域的水生生物。与一般水域生态系统所不同的是,岛屿生态系统具有水陆二象性。近岸潮间带同时受到岛陆和水域的影响,往往含有丰富的生物资源,生物栖息密度与生物量都较高。自然灾害和人类活动均能对岛屿生态系统构成严重的威胁,尤其随着近年来经济的发展,人为捕捞量的增加,使得脆弱的岛屿生态系统生态退化越发严重。因此有必要采取相关措施对岛屿生态系统进行评估并作出合理预测。
以往对于岛屿生态系统的评价多从其服务功能进行展开,多关注于社会文化功能。目前对于岛屿生态系统的综合评价标准、方法还未完全统一。生态系统模型Ecospace是发展成熟、容易操作且结合多种生态分析的套装软件,用以建构生态系统食物网模式,并可进行生态模拟,为生态系统经营管理提供有效的科学参考依据。该模型依托数量生态学和能量生态学原理,对生态系统内各功能群的生物量、生产量、消耗量进行定量分析,以各营养级间的捕食关系为网络,可构建各类水体的能量流动模式,并能从时间和空间上对生态系统进行模拟预测。Ecospace在水域生态系统的管理方面应用较多,但是Ecospace在岛屿生态系统研究方面则未见应用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的上述不同,提供一种基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法。
本发明的上述目的是通过以下技术方案给予实现的:
一种基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法,包括如下步骤:
S1.采集岛屿生态系统中的碎屑和水生生物,确定其生物物种组成,根据各物种的捕食方式划分功能类群;
S2.进一步确定各功能类群的生态学参数,包括生物量、生产力、消耗量、营养捕食关系,结合S1中所得的基本参数,录入Ecopath模型;进行数据拟合、试运行、检验、重组;
S3.查看Ecopath模型的输出结果,确定当前岛屿生态系统的各生态学参数,包括总消费量、总生产量、总呼吸量、总系统通量、总初级生产量/总呼吸量、连接指数、系统杂食指数;
S4.Ecopath模型构建之后,对研究区域可能影响水生生物空间分布的因素进行考虑,将研究区域划分为数个具有代表性的生境类型,并生成具有完整空间信息的栅格底图;
S5.根据对岛屿生态系统中各水生生物的实际调查结果,按照每种生物的摄食习惯与常出没区域定义每种生物在每个栅格内的最大生态容纳量,对于每种生物的活动区域,则以它在该区域出现的概率来确定;
S6.根据之前构建的Ecospace模型和现有的鱼类捕捞强度进行时间序列的模拟,模拟出未来10~20年的各功能组的时空变化情况,对各功能组的空间分布特征进行描述总结,从而预测岛屿生态系统的发展。
本发明方法从生态层面切入,通过生物和环境因子的调查,利用Ecospace模型对岛屿生态系统进行评估和预测,为国际首次应用。首先利用Ecopath模型拟合当前岛屿生态系统能量流动模式,根据模型的输出参数,对岛屿生态系统进行生态学方面的评价,同时根据渔业捕捞数据,通过Ecospace模型模拟生态系统中各生物的区域分布变化情况,预测岛屿生态系统今后的发展状况。
优选地,步骤S1所述水生生物包括浮游植物、浮游动物、大型底栖动物或鱼类。
优选地,步骤S4所述完整空间信息的栅格底图的生成为先将研究区域划分为数个栅格底图,然后将岛屿的陆地面积绘制在地图上,并根据生境类型划分生物空间分布,并将此信息导入到底图中,由此生成具有完整空间信息的栅格底图。
优选地,步骤S3所述栅格的大小为50×50m。
优选地,步骤S3所述模拟为模拟出未来15年的各功能组的时空变化情况。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明提供了一种基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法,采用Ecospace模型对岛屿生态系统进行评估和模拟为国际首次应用。本发明以Ecopath模型生态模型为依据进行评价,可以从食物网结构完整性、营养功能多样性、能量传递有效性等角度实现对岛屿生态系统的描述;在评估完成后,利用渔获量对生态系统进行模拟,预测该生态系统在今后的发展状况。本发明方法从生态学数量学和能量学角度为目前岛屿生态系统的评估和预测提供了新的思路参考和技术支持,对岛屿生态系统的管理具有指导意义。
附图说明
图1为本发明基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法的步骤流程图。
图2为实施例1中大蚝沙岛周边水域深度。
图3为实施例1中当前(0年)大蚝沙岛各功能组空间分布图。
图4为实施例1中预测5年后大蚝沙岛各生物功能组空间分布图。
图5为实施例1中预测10年后大蚝沙岛各生物功能组空间分布图。
图6为实施例1中预测15年后大蚝沙岛各功能组空间分布图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体实施例来进一步说明本发明,但实施例并不对本发明做任何形式的限定。除非特别说明,本发明采用的试剂、方法和设备为本技术领域常规试剂、方法和设备。
除非特别说明,以下实施例所用试剂和材料均为市购。
本发明基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法如图1所示,具体将以大蚝沙岛为例,来说明本发明基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法。
实施例1
大蚝沙岛位于珠江口广州城市河段,是一个河心岛,植被丰富,为鱼类生存繁殖提供了适宜的栖息地,所以周边鱼类种群相对较丰富。近年来,随着人为污染和人为捕捞的影响,大蚝沙岛周边水生生物种群不断减少,使得渔业资源锐减。对于生态系统中各生物空间与时间上的变化模拟可以对珠江渔业管理提供合理的建议。
对大蚝沙岛生态系统的现状评估和发展预测包括以下步骤:
1、岛屿生态系统中现存生物调查
分别采用流刺网和定置虾笼、Peterson采泥器、浮游生物网对岛屿生态系统现有的鱼类、大型底栖无脊椎动物、浮游动植物进行采集,确定其生物量,生产量/生物量、消耗量/生物量、未同化率由模型自身提供,具体参数如表1所示。
表1大蚝沙岛生态系统基本录入参数
Figure BDA0002151069160000041
Figure BDA0002151069160000051
2、确定各生物类群间的捕食关系
采用胃内含物分析方法主要功能类群的食性组成进行定量分析,确定模型构建过程所需的食性组成模块,如表2所示。
表2大蚝沙岛生态系统中各功能类群间捕食关系
Figure BDA0002151069160000052
-(Continued)-
Figure BDA0002151069160000062
Figure BDA0002151069160000071
3、模型运行与结果输出
将步骤1和2的分析结果录入Ecopath模型,运行模型以查看输出结果,发现系统总初级生产力与总呼吸量比值(TP/TR)为2.14,系统总通量为4972g·m-2·year-1,系统连接指数为0.15,系统杂食指数为0.10,这些数值均表明大蚝沙岛生态系统复杂程度较低,稳定性较差,仍然处于发展中。
4、生境划分与栅格底图生成
在完成Ecopath模型的的构建之后,需要对研究区域的底质、水深、盐度、离岸距离等可能影响水生生物空间分布的因素进行考虑,将研究区域划分为具有代表性的生境类型。首先将研究区域划分为50×50的栅格底图,每个栅格代表的实际长度为50×50m,其次将大蚝沙岛的陆地面积绘制在地图上,在本研究中,主要以水深和离岸距离为标准划分生物空间分布,并将此信息导入到底图中,由此生成具有完整空间信息的底图,如图2所示。
5、大蚝沙岛生态系统目前生物量分布
大蚝沙岛周边水域各功能组在目前(起始年设置为0年)、5年后、10年后和15年后的空间分布如图3~图6所示。总体而言,除了浮游生物与碎屑外,各功能组均以岛为中心在沿岸带紧密分布。浮游植物由于沿岸带生物的捕食和深水区不利于生存,所以在离岛一定距离处呈环状分布。而以浮游植物作为主要食物来源的浮游动物,与浮游植物具有相同的空间分布规律,且其相对生物量要小于浮游植物。由于该系统碎屑EE值达到0.68,系统循环能流较大,所以在生物密集的河岸边碎屑生物量较少,而在生物量较少的远离岸边的区域碎屑产生量较少,故碎屑也呈现同浮游生物一样的环状分布。
对于肉食性的海南红鲌而言,其食物来源较广,主要以其他小型饵料鱼类和虾类为食,如七丝鲚、鰕虎鱼、日本沼虾等,由于小型鱼类和虾类均集中在沿岸带,故以海南红鲌为代表的肉食性鱼类在沿岸带分布最为广泛。对于杂食性的鱼类,如鲤、鲫、鳊等,它们不仅能以水生植物为食,同时也能以大型底栖动物中的双壳类,如河蚬、淡水壳菜为食,故杂食性鱼类活动范围较广,在大蚝沙岛周边分布比较均匀。滤食性的鲢和鳙分布范围较广,主要是由于浮游生物分布广,食物更容易获取。碎屑食性的鱼类大多呈现出大蚝沙岛沿着水流方向两个端点周边分布较多,而岛中间周边水域分布较少的特征,主要是由于碎屑的环状分布离两个端点较近,对于碎屑食性的鱼类捕食比较有利。草食性鱼类的草鱼以水生植物作为主要食物来源,所以主要分布在沿岸带,且由于大蚝沙岛水生植物生物量较高,故草鱼的相对生物量也明显较高。
6、大蚝沙岛生态系统的发展预测
受人为捕捞影响,大蚝沙岛周边的渔业资源量在未来15年的时间内不断递减,如图3~图6所示,与当前的鱼类分布情况相比,5年后底层肉食性鱼类,如胡子鲇和红狼牙鰕虎鱼的相对生物量已经不足70%,说明在未来5年内,如不控制当前的渔业捕捞量,底层肉食性鱼类将会有较大幅度的缩减,10年后的相对生物量已经不足30%,即大蚝沙岛周边以“黄色-红色”为代表的高生物量区将不复存在。与底层肉食性鱼类相比,以海南红鲌为代表的中上层肉食性鱼类衰退的速度相对较慢,但在15年后,也观察到明显的生物量衰退,以“红色”为代表的高生物量区不复存在。
与肉食性鱼类相比,杂食性鱼类鲤、鲫、鳊等的相对生物量虽有所缩减,但在时间尺度上并没有明显的衰退迹象,在15年后,其生物量依旧能保持相对较高的水平,即可观察到“黄色-红色”高生物量区。此外,大型底栖动物功能类群,如昆虫纲、虾类、蟹类、腹足纲、双壳纲、寡毛类和多毛类都没有明显的降低,在15年后,这些功能类群的生物量依旧保持在80%以上。浮游动物和浮游植类群在大蚝沙岛周边的分布较均匀,其中,部分低生物量区域(<30%相对生物量的浅蓝色区域)是浅滩分布区域,受珠江河口地区的潮汐涨落影响,这些区域在低潮位时是裸露的滩涂,因此,近岸区浮游生物的相对生物量较低。大型水生植物只分布在大蚝沙岛周边浅水区域,且相对生物量较高(“红色”区域),因大型水生植物经济价值较低,基本不受到渔业捕捞的影响,故在未来的15年终没有明显的生物量变化。
本发明方法从生态学数量学和能量学角度为目前岛屿生态系统的评估和预测提供了新的思路参考和技术支持,对岛屿生态系统的管理具有指导意义。

Claims (5)

1.一种基于Ecospace模型的岛屿生态系统现状评估与发展预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1.采集岛屿生态系统中的碎屑和水生生物,确定其生物物种组成,根据各物种的捕食方式划分功能类群;
S2.进一步确定各功能类群的生态学参数,包括生物量、生产力、消耗量、营养捕食关系,结合S1中所得的基本参数,录入Ecopath模型;进行数据拟合、试运行、检验、重组;
S3.查看Ecopath模型的输出结果,确定当前岛屿生态系统的各生态学参数,包括总消费量、总生产量、总呼吸量、总系统通量、总初级生产量/总呼吸量、连接指数、系统杂食指数;
S4.Ecopath模型构建之后,对研究区域可能影响水生生物空间分布的因素进行考虑,将研究区域划分为数个具有代表性的生境类型,并生成具有完整空间信息的栅格底图;
S5.根据对岛屿生态系统中各水生生物的实际调查结果,按照每种生物的摄食习惯与常出没区域定义每种生物在每个栅格内的最大生态容纳量,对于每种生物的活动区域,则以它在该区域出现的概率来确定;
S6.根据之前构建的Ecospace模型和现有的鱼类捕捞强度进行时间序列的模拟,模拟出未来10~20年的各功能组的时空变化情况,对各功能组的空间分布特征进行描述总结,从而预测岛屿生态系统的发展。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1所述水生生物包括浮游植物、浮游动物、大型底栖动物或鱼类。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S4所述完整空间信息的栅格底图的生成为先将研究区域划分为数个栅格底图,然后将岛屿的陆地面积绘制在地图上,并根据生境类型划分生物空间分布,并将此信息导入到底图中,由此生成具有完整空间信息的栅格底图。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S3所述栅格的大小为50×50m。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3所述模拟为模拟出未来15年的各功能组的时空变化情况。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113764030A (zh) * 2021-08-25 2021-12-07 海南大学 一种基于Ecopath模型的生态系统评估方法
CN113806922A (zh) * 2021-08-25 2021-12-17 海南大学 一种基于Ecospace模型的生态系统发展模拟方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106599601A (zh) * 2016-12-29 2017-04-26 中国科学院遥感与数字地球研究所 生态系统脆弱性遥感评估方法和系统
CN108520348A (zh) * 2018-04-02 2018-09-11 重庆大学 一种基于红树林生态大数据的生态指标预测方法
CN108793410A (zh) * 2018-05-04 2018-11-13 暨南大学 一种基于生态系统模型和生物操纵技术的富营养化水体修复方法
CN109101707A (zh) * 2018-07-25 2018-12-28 广州资源环保科技股份有限公司 一种用于模拟浅水湖泊生态系统模型的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106599601A (zh) * 2016-12-29 2017-04-26 中国科学院遥感与数字地球研究所 生态系统脆弱性遥感评估方法和系统
CN108520348A (zh) * 2018-04-02 2018-09-11 重庆大学 一种基于红树林生态大数据的生态指标预测方法
CN108793410A (zh) * 2018-05-04 2018-11-13 暨南大学 一种基于生态系统模型和生物操纵技术的富营养化水体修复方法
CN109101707A (zh) * 2018-07-25 2018-12-28 广州资源环保科技股份有限公司 一种用于模拟浅水湖泊生态系统模型的方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113764030A (zh) * 2021-08-25 2021-12-07 海南大学 一种基于Ecopath模型的生态系统评估方法
CN113806922A (zh) * 2021-08-25 2021-12-17 海南大学 一种基于Ecospace模型的生态系统发展模拟方法

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